歐盟將公布精準醫療國際合作發展倡議
歐盟於2016年5月公布將成立個人化醫療國際聯合會(International Consortium for Personalised Medicine, IC PerMed)，並草擬發展倡議。其成立背景為目前用來治療大部分病人之一般藥品效果未如預期，且因藥物嚴重副作用導致需急性醫療入院情形，約超過60%之比例。此外，歐盟的醫療照護成本將隨著人口老化以及慢性疾病增加而加重。個人化醫療具有特定預防目的以及治療方法，因此，病人利用最佳的治療方是，可避免試驗與治療錯誤之問題。個人化醫療是一個快速成長的市場，歐洲醫療照護產業具有發展潛力，並同時帶來經濟成長與就業機會。
歐盟認為，儘管個人化醫療尚未有明確定義，但依據Horizon2020諮詢小組(Horizon 2020 Advisory Group)定義為利用個人表現型或基因型特徵之醫療模型，針對正確的個人、治療時間，以明確的醫療政策為目標進行診治，或者是找出疾病特徵給予即時的預防。其中，重要部份在於，個人化關注的不僅是藥品或醫療產品，尚需對於生物機制以及環境與疾病、健康之間的交互作用等進行瞭解是否影響整體的健康照護。雖然歐洲部分國家已經開始引進個人化醫療，但實際上歐洲仍處在早期執行階段，尚待更多的研究開發。
為此，歐盟執委會與部分健康研究機構以及決策組織團體等共同合作，決議成立個人化醫療國際聯合會，目標為2016年底之前開始此項計畫。歐盟執委會與IC PerMed組織成員合作，將進行以下事項:
1.將歐洲建立成為全球個人化醫療研究領導者地位
2.透過合作研究支持個人化醫療醫學
3.將個人化醫療的利益展現於民眾以及醫療照護體制
4.為精準醫療提供給民眾做好準備
IC PerMed將聚焦在研發補助與合作，以實現上述所設定之任務。目前，IC PerMed正研擬發展倡議藍圖。依據草擬之藍圖，IC PerMed將提供各組織成員之間彈性合作架構。藍圖主要建構於個人化醫療歐洲願景(Shaping Europe’s Vision for Personalised Medicine)之相關文件，該文件屬於政策研發議程(Strategic Research and Innovation Agenda, SRIA)之一部分，同時為先前歐盟所補助之PerMed(2013~2015)計畫範圍之一。依據PerMed SRIA，發展可區分為五項領域，包括: 發展過程與結果、整合巨量資料與ICT解決模式、將基礎轉為臨床研究、將研發鏈結市場、以及形成延續性的醫療照護體系。未來，IC PerMed發展倡議藍圖將依上述五個領域建構，並在2016年底預計公布第一部分的施行願景。
莊晏詞
法律研究員 編譯整理
European Commission, Towards an International Consortium for Personalised Medicine(IC PerMed), http://ec.europa.eu/research/conferences/2016/permed2016/pdf/towards_ic_permed.pdf#view=fit&pagemode=none (last visited Aug. 15, 2016).
European Commission, Personalised Medicine, http://ec.europa.eu/research/health/index.cfm?pg=policy&policyname=personalised (last visited Aug. 15, 2016).
美國食品藥物管理局（The Food and Drug Administration，簡稱FDA）於今年（2014）7月更新並公布了醫療器材上市前審查（premarket notification）的指令（guidance）（該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification，以下簡稱510(k)），針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點，並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正，以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度，讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範，但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條，其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準：實質上相同指新醫材在技術上特點（technological characteristics）與比對性醫材相同；若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同，其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等，與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中，主要的評估內容： 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
BFI和英國電影電視慈善機構設立Covid-19緊急救濟基金近期，Netflix向Covid-19影視緊急救濟基金捐贈100萬英鎊，並由電影電視慈善機構與British Film Institute(BFI)的支持下進行管理，目的是向在英國各地因停產而直接影響之在職工人和自由職業者，提供緊急短期救濟。BFI和電影電視慈善機構本身並沒有直接將資金投入基金，而是希望觸發第三方的投資。目前，該基金會正制訂確切之資格標準及個人資助水平，針對從事製作，發行和展覽的人員開放救濟。 此次Netflix向Covid-19電影和電視緊急救援基金會及全球其他組織的捐款旨在為失業人員提供緊急救濟，其原創系列副總裁安妮·門薩表示：“我們很榮幸與BFI和電影電視慈善組織合作，為電視和電影製作中受災最重的工人提供支持。從電工到木匠，從髮型和化妝師到司機的英國工作人員一直對Netflix的成功至關重要，我們希望在現在這個艱難的時刻，給最需要支持的自由職業者提供幫助。” 面對來勢洶洶之Covid-19疫情，全世界之影視產業皆受到前所未有之調整，我國面對疫情，文化部亦已研擬短期抒困措施與中長期振興之因應方案，並研擬「藝文紓困及振興辦法（草案）」，就短期抒困方面，「藝文紓困補助」將補貼藝文事業、團體及個人之營運成本；長期振興部分則將藝文產業納入經濟部振興抵用劵之適用範圍可用於藝文展演、電影院等藝文消費。然目前我國文創產業之抒困措施仍以政府補貼為主，若為加速恢復產業運作，或許國內各藝文團體或協會亦可效仿英國BFI，自主建立振興與抒困機制，以利受重創之藝文從業人員維持生計。
日本計劃於今年秋天提出中小企業智財保護指針，防止大企業不當取得智財近年日本中小企業與大型企業合作研發、進行交易合作的商業型態日益增加，故日本中小企業廳自2017年1月至2020年3月為止（約三年間），針對日本的中小企業進行了訪談，調查了中小企業與大型企業間約12,000筆合作研發等商業行為，從中發現了許多問題，如大型企業常藉由合作研發，參觀中小企業工廠的名義，實際上是竊取中小企業技術、know how；其他還有以共同研發為名，擅自將研發成果使用在其他領域的案例等。 由於中小企業常在商業合作上處與弱勢，故日本政府為促使中小企業與大型企業的合作能符合公平交易原則、以及保護中小企業的智慧財產、技術，防止中小企業的智慧財產、技術、Know how等無形資產被商業合作夥伴（大型企業）不當使用或以非法的方式取得、使用，故日本政府計劃於今年秋天發布「中小企業智慧財產、技術保護指針」。 為改善中小企業與大型企業合作時，可能遭遇的智財、技術歸屬等問題，除透過「中小企業智慧財產、技術保護指針」提供具體的對策與措施，日本中小企業廳將於2021年編列相關預算，以智慧財產權的角度協助中小企業解決智財相關問題，並強化中小企業保護智慧財產權之意識，另外還會提供中小企業智財諮詢等相關支援。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。